线性回归

基于多元线性回归、随机森林与神经网络的农作物元素含量预测及SHAP贡献量分析在本任务中，我们拥有一组关于农作物及其对应根系土的数据。数据包含土壤中各种元素的数值型测量值（自变量）以及农作物中两种特定元素的含量（因变量）。我们的核心目标是：

从机器学习的角度实现 excel 中趋势线：揭秘梯度下降过程在 Excel 中，我们只需右键 → 添加趋势线，一条完美的直线就出现了。它快得像魔法，但魔法背后，是数学的严谨。

scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归损失函数的基本表达式前序学习进程中，学习了scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归 Logistic regression的三种成本函数，这里先回过头来认识一下广义线性回归的损失函数。

机器学习基础-day03-机器学习中的线性回归为什么要学习微积分？在机器学习和深度学习中，需要衡量预测的结果和实际结果的一个差异，使用一个叫损失函数的数学打分器比对。损失函数越小，表示结果预测的准；损失函数越大表示结果预测的不准。

机器学习基础-day04-数学方法实现线性回归上述内容因为不考虑b的问题，实际上不是完整的线性回归，本章考虑b的因素，实现一个完整的且结构最简单的线性回归问题。

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皮尔逊相关（Pearson）和斯皮尔曼相关（Spearman）显著性检验检验方法：T检验（t-test）皮尔逊相关系数的显著性检验，通常用t检验。你用 scipy.stats.pearsonr 计算相关系数时，返回的p值就是t检验的结果。

Day19_【机器学习—线性回归 (2)—损失函数、梯度下降法】线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，而“最佳”是由损失函数定义的，优化过程就是最小化这个损失函数。损失函数：衡量真实值与预测值之间差异的函数，也叫代价函数、成本函数、目标函数

做科研的周师兄

【机器学习入门】5.4 线性回归模型的应用——从CO₂浓度预测学透实战全流程线性回归不是纸上谈兵的公式，而是能解决真实问题的实用工具。当我们关注全球气候变暖时，如何预测未来大气中 CO₂浓度的变化？当企业规划生产时，如何根据历史数据预测下月销量？这些 “连续值预测” 问题，都能通过线性回归找到答案。

Day19_【机器学习—线性回归 (3)—回归模型评估方法】线性回归模型评估中，MAE、MSE和RMSE是三种常用的指标，它们各自从不同的角度衡量预测值与真实值之间的差距。

期货交易策略自动化实现本项目旨在为期货交易客户开发一个自动化交易系统，基于Python实现其交易策略。系统将包含数据获取、策略逻辑、风险控制、订单执行和绩效分析等模块，实现全自动化的期货交易。

365. 水壶问题(详解)题目链接如下：365. 水壶问题 - 力扣（LeetCode）有两个水壶，容量分别为 x 和 y 升。水的供应是无限的。确定是否有可能使用这两个壶准确得到 target 升。

4 用pytorch实现线性回归和上一次一样采用的是这个比较基本的模型进行讲解，并且采用随机下降模型梯度在上一讲中已经使用了一定的pytorch的模型

机器学习-线性回归1.1 本质与定义核心思想：建立自变量（特征）与因变量（目标）的线性映射关系参数意义：wi：特征权重（斜率），反映特征贡献度

Python音频分析与线性回归：探索声音中的数学之美摘要：通过Python实现WAV音频信号处理与线性回归建模，揭示双声道音频的数学关联性，为声音特征分析提供新视角。

线性回归笔记

【机器学习】7 Linear regression7 Linear regression 217 7.1 Introduction 217 7.2 Model specification 217 7.3 Maximum likelihood estimation (least squares) 217 7.3.1 Derivation of the MLE 219 7.3.2 Geometric interpretation 220 7.3.3 Convexity 221 7.4 Robust linear regression * 223 7.5 Ri

线性回归：机器学习中的基石在机器学习的众多算法中，线性回归无疑是最基础也是最常被提及的一种。它不仅在统计学中占有重要地位，而且在预测分析和数据建模中也发挥着关键作用。本文将深入探讨线性回归的基本概念、评估指标以及在实际问题中的应用，并通过一个模拟的气象数据集进行数据探索和可视化。

线性回归学习一、线性回归简介核心思想：线性回归是一种通过属性的线性组合来做预测的模型。它的目标很明确，就是找到一条合适的直线、平面或者更高维度的超平面，让预测出来的值和实际真实值之间的差距尽可能小。比如在预测房屋价格时，就可以根据房屋大小这个属性，拟合出一条能预测价格的直线。一般形式：对于一个有多个属性描述的样本，线性回归会把这些属性分别乘以对应的权重，再加上一个偏置项，得到预测结果。用向量的形式可以更简洁地表示这种组合关系。二、模型求解：最小二乘法基本原理：最小二乘法是基于 “欧氏距离” 来寻找最优模型的方法。它的

机器学习之线性回归：原理、实现与实践在机器学习领域，线性回归是最基础且应用广泛的预测模型之一。它通过构建属性的线性组合来拟合数据，核心目标是最小化预测值与真实值之间的误差，适用于房价预测、销量预估等多种回归问题。本文将从线性回归的基本原理出发，逐步深入到数学推导、评估指标，并结合 Python 实战案例，帮助读者全面掌握这一经典算法。

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